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AI入门

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以下是为您提供的 AI 入门的相关指导：

一、Python + AI 入门

在深入学习 AI 时，编程可能会让您感到困难，尤其是对于不会代码的朋友。但别担心，这里有一份 20 分钟的简明入门指南，能帮助您更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并在接下来的 20 分钟内完成以下任务：

  1. 完成一个简单程序。
  2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。
  3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。

关于 Python： Python 就像哆啦 A 梦，拥有装满各种道具的标准库，遇到问题时可直接使用。若标准库道具不够，还能通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。Python 在 AI 领域被广泛使用，遍地是大哥。

关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，一是通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；二是通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

二、JavaScript 的 AI 堆栈入门

尽管当前版本是一个很好的起点，但仍在逐步完善，路线图包括：

  1. 交互式 CLI 用于 create-ai-stack，开发人员可选择自己的项目脚手架和依赖项。
  2. 用于高级用例的事务性数据库（例如，在问答中保留问题、用户偏好等）。
  3. 更多的向量数据库和部署平台选项。
  4. 用于开源模型的轻量级微调步骤。

同时，对在创建过程中发挥重要作用的开源项目表示感谢，如 Tailwind、ai sdk、dotenv、Next.js、langchain.js 等。

三、新手学习 AI 的方法

  1. 了解 AI 基本概念：
    • 建议阅读「从这里启程」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。
    • 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。
  2. 开始 AI 学习之旅：
    • 在「入门：AI 学习路径」中，有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。
    • 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。
  3. 选择感兴趣的模块深入学习：
    • AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，您可根据兴趣选择特定模块深入学习，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。
  4. 实践和尝试：
    • 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。
  5. 体验 AI 产品：
    • 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

在深入学习AI时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认了你会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握Python和AI的相互调用。并使你在接下来的20分钟内，循序渐进的完成以下任务：完成一个简单程序完成一个爬虫应用，抓取公众号文章完成一个AI应用，为公众号文章生成概述[heading2]一些背景[content]知己知彼，百战不殆[heading3]关于Python[content]Python就像哆拉A梦，它:拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话：对应pip一类的工具，可以用来订购任何的道具。未来百货：对应GitHub一类的分享代码的平台，里面啥都有。被全世界广泛使用，尤其是在AI领域，所以遍地是大哥[heading3]关于OpenAI API[content]OpenAI通过两种方式提供服务:其一：通过ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观。其二：通过OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的1万本小说，从中文翻译成英文。发现了没，这里的OpenAI API，对应着上面未来百货道具。

适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门

尽管我们认为这个第一版是一个很好的起点，但我们正在逐步完善堆栈并增加更多选项。以下是我们的路线图的一瞥：交互式CLI用于create-ai-stack，开发人员可以选择自己的项目脚手架和依赖项。用于高级用例的事务性数据库（例如，在问答中保留问题、用户偏好等）。更多的向量数据库和部署平台选项。用于开源模型的轻量级微调步骤。我们非常希望您提出错误修复、功能请求和反馈的PR。我们很高兴为开源社区做出贡献，并相信生态系统将永远获益。我们对以下在我们的AI入门堆栈创建过程中发挥了重要作用的开源项目表示感谢。这些不可或缺的工具简化了复杂的任务，使它们更容易处理。正是通过他们的不懈努力和宝贵贡献，JavaScript生态系统得以蓬勃发展和繁荣！[Tailwind](https://github.com/tailwindlabs/tailwindcss)[ai sdk](https://github.com/vercel-labs/ai)[dotenv](https://github.com/motdotla/dotenv)[Next.js](https://github.com/vercel/next.js/)[langchain.js](https://github.com/hwchase17/langchainjs)

问：新手如何学习 AI？

了解AI基本概念：首先，建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分，熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅：在「[入门：AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。体验AI产品：与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。

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2025-04-19
有没有优质的系统的coze入门网课？
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。
2025-04-14
七天入门计划
以下是为您提供的七天入门 AI 的计划建议： 第一天： 开始接触李宏毅的生成式人工智能课程。 资源：在 B 站直接搜索《李宏毅 2024 春《生成式人工智能导论》。 第二天至第十四天： 抽空陆续花 2 周时间学完李宏毅的课程。 第五天： 研究并开始使用 Kimi。 参考资料： 。 抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态，调整自己的思考模式，在工作和生活中养成有问题问 AI 的习惯。您还可以参考公众号文章【每天问 Kimi 们 100 个问题，你就 AI 入门了】。 在学习过程中，建议做好笔记，总结所学知识和心得体会，以便更好地掌握和应用。
2025-04-13
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接： https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册：https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH （2 月 11 日更新附录）
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册
以下是为您整合的相关信息： 清华大学出品了《DeepSeek：从入门到精通》的指南，该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了其使用方法，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略等，旨在帮助用户更好地掌握这一 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接获取：https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg 。 此外，还有一些相关的更新和资料，如 2 月 11 日更新附录的清华大学 104 页 Deepseek 从入门到精通、1 月 21 日更新热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知、1 月 14 日更新爱好者交流 g 群和微信群、12 月 30 日更新案例 24,25,26 等。 同时还有关于 AI 赋能教学的课程实施流程及案例亮点等内容，如利用 AI 生成开放性问题引发深度思考、通过多维数据分析支持全面客观的判断、通过辩论提升批判性思维和表达能力等。
2025-04-11
入门：Ai绘画
以下是为您提供的 AI 绘画入门相关的资源和教程： 在“通往 AGI 之路介绍.pdf”中，有关于 AI 绘画入门的部分，包括产品工具与案例实战，开箱即用。 以下是一些 B 站的视频教程链接： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？： 还有 SD 新手从 0 入门的 AI 绘画教程，包括以下章节： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！ 您可以通过以上资源进行学习，祝您在 AI 绘画领域学有所成！
2025-04-10
AI入门知识
以下是为您提供的 AI 入门知识： 1. AI 背景知识 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI，您可以： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其主要分支及联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅 在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践，尝试使用各种产品做出作品，分享实践成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。
2025-04-09